[분석방법론] 코호트 분석

- 개념 

사용자 행동을 그룹으로 나눠 지표별로 수치화 한뒤 분석하는 기법입니다.

코호트 분석은 특정 기간에 공통된 특성이나 행동을 가진 사용자 그룹을 만들어 이들의 동질적인 특성을 분석하는 방법입니다. 

즉, 고객 세분화를 ‘시간의 흐름'을 기준으로 하는 것

 

- 필요성

사용자 유지율 등의 지표를 통해 특정 기간에 방문한 사용자가 시간 경과에 따라 참여도가 어떻게 달라지는지 등을 파악하고 이에 적절한 대응을 할 수 있습니다.

 

- 유의사항 

1. 코호트의 정의와 선택

코호트는 분석의 기본 단위입니다. 따라서 올바른 코호트를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 코호트를 정의할때 어떤 기준을 사용할지 신중하게 결정해야 합니다.

 

2. 측정 지표의 선택 

코호트 분석에서 사용할 적절한 지표를 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 사용자 유지율, 구매량, 이탈률 등이 될 수 있습니다. 이러한 지표는 분석의 결과를 해석하는 데 중요한 역할을 합니다.

 

3. 통계적 유의성 

코호트 분석에서는 코호트 간의차이가 통계적으로 유의미한지를 확인해야 합니다. 즉, 어떤 차이가 우연에 의한 것인지 아니면 실제로 의미 있는 차이 인지를 판단해야 합니다.

 

4. 시간 요인의 고려 

코호트 분석에서는 시간이 매우 중요한 변수입니다. 따라서 시간의 흐름에 따라 코호트의 특성이 어떻게 변하는지를 고려해야 합니다.

 

5. 외부 요인의 고려 

외부 요인이 사용자 행동에 영향을 미칠 수 있습니다. 이러한 외부 요인을 고려하지 않고 코호트 분석을 수행할 경우 잘못된 결론에 이를 수 있습니다.

 

6. 인과 관계의 명확성 

코호트 분석에서 관찰된 상관관계가 인과관계를 나타내는지를 명확히 구분해야 합니다. 상관 관계가 인과 관계를 나타내지 않을 수 있으므로 이점을 유의해야 합니다. 

 

#리텐션 : 코호트 분석에서 자주 언급되는 리텐션은 유지율을 의미합니다.

코호트 분석에서 측정 지표로 많이 사용되며, 리텐션에 종류또한 다양하기 때문에 추후 별도로 포스팅 하도록 하겠습니다.

- 정리

1. 코호트 분석이란 시간의 흐름을 기준으로 고객을 세분화 하여 분석하는 기법

2. 코호트 분석에서 사용되는 리텐션(유지율) 지표를 통해 사용자가 시간 경과에 따라 참여도를 확인하여 성과를 확인 할 수 있습니다.

 

- 참조문서 

https://datarian.io/blog/cohort-analysis